CN112329603A - 一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法 - Google Patents

一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，包括：S1、通过无人机采集坝面图像，并对其进行数据处理；S2、通过具有四条特征提取分支的网络结构，对处理后的数据进行特征提取，输出具有多层不同语义信息的特征图；S3、对具有不同语义信息的特征图进行图像融合处理，得到具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹缺陷定位。本发明利用图像的语义分割，提高了裂缝定位的效率，降低了成本；能够很好的识别传统方法中需要人为确定的裂缝，自动化处理水平高，准确率高，为水利工程的日常维护极大的减轻了工作量；相比于现有方法，能够更好的对裂缝进行定位，标记准确裂缝位置的同时提取更为完整的裂缝形状，对细节信息的捕捉更为精确。

Description

一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法
技术领域
本发明属于坝面裂纹检测技术领域，具体涉及一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法。
背景技术
裂缝定位作为水利工程巡检的重要部分，其定位精度对水利工程的安全有至关重要的影响，基于深度学习的裂缝定位作为缺陷检修前的重要工作步骤，不仅可以准确的描述裂缝位置、形状，也可以为水利枢纽的日常维护提供极大的便利。
传统的裂纹定位主要是依靠经验进行人工检测，而基于目标检测的半自动方式是近年来尝试处理裂缝定位任务的一种重要方法，已经被用于完成裂缝定位的相关工作。上述两种方式中，人工检测方式由于其简单性而被广泛应用，但人工检测的方法受到恶劣的环境、检测人员的主观意识的限制严重，而基于目标检测的半自动定位方式相比于传统方法有了很大的进步，但使用边框来描述裂缝只能标记裂缝的粗略位置信息，而不能描述裂缝的形状，是一种不准确的方法。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法解决了现有的缺陷定位方法存在的提取裂缝位置信息不准确，捕捉裂缝形状细节确实的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，包括以下步骤：
S1、通过无人机采集坝面图像，并对其进行数据处理；
S2、通过具有四条特征提取分支的网络结构，对处理后的数据进行特征提取，输出不同尺度下的具有多层不同语义信息的特征图；
S3、对具有多层不同语义信息的特征图进行图像融合处理，得到具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹缺陷定位。
进一步地，所述步骤S1具体为：
S11、将无人机采集到的坝面图像切割成512×512的图像，并对其进行筛选，获得包含裂纹的图像；
S12、对筛选出的图像进行像素级标记，得到具有裂纹标签的图像，形成数据集；
S13、在数据集中随机抽取80％作为训练集，剩余20％作为测试集；
S14、扩充训练集中数据的多样性并保持训练集数据规模不变，完成数据处理。
进一步地，所述步骤S2中的网络结构包括第一特征提取分支、第二特征提取分支、第三特征提取分支和第四特征提取分支；
其中，第一特征提取分支和第二特征提取分支用于提取坝面裂纹的深层语义信息，第三特征提取分支用于提取坝面裂纹的浅层语义信息及完善轮廓边缘信息，第四特征提取分支用于通过以高分辨率图像作为输入图像来补充深层及浅层语义信息的细节信息。
进一步地，所述步骤S2具体为：
S21、将训练集中的原始图像进行尺度变换，分别得到原始图像的1/4、1/2、1和2四种比例的图像；
S22、将比例为1/4的图像输入到第一特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/32的特征图；将比例为1/2的图像输入到第二特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/16的特征图；将1比例为1的图像输入到第三特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/4的特征图；将比例为2的图像输入到第四特征提取分支，得到输出图像为与原始输入图像尺寸相同的比例为1的特征图，即得到具有多层不同语义信息的特征图。
进一步地，所述第四特征提取分支包括三个子分支，所述第四特征提取分支的三个子分支通过对输入图像进行特征提取及融合得到输出比例为与原始输入图像相同的比例为1的特征图。
进一步地，所述第四特征提取分支的三个子分支进行特征提取及融合的方法具体为：
A1、通过第四特征分支分别对输入图像进行特征提取，得到输出图像为原始图像1/4、1/2和1三种比例的特征图；
A2、对比例为1/4的特征图进行二倍上采样，并将上采样后的图像与比例为1/2特征图进行图像融合，得到新的比例为1/2的特征图；
A3、对新的比例为1/2特征图进行二倍上采样，并将上采样后的图像与比例为1的特征图进行图像融合，得到与原始图像比例一致的特征图，作为第四特征提取分支的输出。
进一步地，所述步骤S3中，对具有多层不同语义信息的特征图进行图像融合处理的方法具体为：
对第一特征提取分支输出的比例为1/32的特征图、第二特征提取分支输出的比例为1/16的特征图、第三特征提取分支输出的比例为1/4的特征图和第四特征提取分支输出的比例为1的特征图进行逐级图像融合处理，并在图像融合处理过程中以融合后图像对应尺度的真值进行监督训练，完成重图像融合处理。
进一步地，所述步骤S3中，将基于训练集进行的特征提取及融合处理的实现过程对应的卷积神经网络结构作为图像裂纹预测模型，将测试集中的图像输入到图像裂纹预测模型中，输出具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹定位。
本发明的有益效果为：
1)利用图像的语义分割，极大的提高了裂缝定位的效率，降低了成本；
2)能够很好的识别传统方法中需要人为确定的裂缝，自动化处理水平高，准确率高，为水利工程的日常维护极大的减轻了工作量；
3)相比于现有方法，能够更好的对裂缝进行定位，标记准确裂缝位置的同时提取更为完整的裂缝形状，对细节信息的捕捉更为精确。
附图说明
图1为本发明提供的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法流程图。
图2为本发明提供的图像裂纹预测模型的网络结构示意图。
图3为本发明提供的利用本发明方法实现的坝面裂纹定位效果示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
实施例1：
如图1所示，一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，包括以下步骤：
S1、通过无人机采集坝面图像，并对其进行数据处理；
S2、通过具有四条特征提取分支的网络结构，对处理后的数据进行特征提取，输出不同尺度下的具有多层不同语义信息的特征图；
S3、对具有多层不同语义信息的特征图进行图像融合处理，得到具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹缺陷定位。
本实施例的步骤S1具体为：
S11、将无人机采集到的坝面图像切割成512×512的图像，并对其进行筛选，获得包含裂纹的图像；
S12、对筛选出的图像进行像素级标记，得到具有裂纹标签的图像，形成数据集；
S13、在数据集中随机抽取80％作为训练集，剩余20％作为测试集；
S14、扩充训练集中数据的多样性并保持训练集数据规模不变，完成数据处理。
本实施例利用无人机采集中国某水电站坝面图像而制作反映坝面裂纹的数据集，增加后续构建模型对裂纹边缘信息的关注度，提高了裂纹定位的准确性。
如图2所示，本实施例的步骤S2中的网络结构包括第一特征提取分支、第二特征提取分支、第三特征提取分支和第四特征提取分支；
其中，第一特征提取分支和第二特征提取分支用于提取坝面裂纹的深层语义信息，第三特征提取分支用于提取坝面裂纹的浅层语义信息及完善轮廓边缘信息，第四特征提取分支用于通过以高分辨率图像作为输入图像来补充深层及浅层语义信息的细节信息。
基于上述特征提取结果，本是实施例的步骤S2具体为：
S21、将训练集中的原始图像进行尺度变换，分别得到原始图像的1/4、1/2、1和2四种比例的图像；
S22、将比例为1/4的图像输入到第一特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/32的特征图；将比例为1/2的图像输入到第二特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/16的特征图；将1比例为1的图像输入到第三特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/4的特征图；将比例为2的图像输入到第四特征提取分支，得到输出图像为与原始输入图像尺寸相同的比例为1的特征图，即得到具有多层不同语义信息的特征图。
在上述过程中，通过对输入图像尺度进行变换，在低分辨率输入图像的分支中，减少了总参数及计算量，达到了提高速度的目的，同时为后续的特征提取提供了多尺度的图像基础，以得到更丰富的语义信息；
上述第四特征提取分支包括三个子分支，所述第四特征提取分支的三个子分支通过对输入图像进行特征提取及融合得到输出比例为与原始输入图像相同的比例为1的特征图；
进行特征提取及融合的方法具体为：
A1、通过第四特征分支分别对输入图像进行特征提取，得到输出图像为原始图像1/4、1/2和1三种比例的特征图；
A2、对比例为1/4的特征图进行二倍上采样，并将上采样后的图像与比例为1/2特征图进行图像融合，得到新的比例为1/2的特征图；
A3、对新的比例为1/2特征图进行二倍上采样，并将上采样后的图像与比例为1的特征图进行图像融合，得到与原始图像比例一致的特征图，作为第四特征提取分支的输出。
基于上述过程，以同样的思路进行步骤S3中的图像融合处理，实现方法具体为：
对第一特征提取分支输出的比例为1/32的特征图、第二特征提取分支输出的比例为1/16的特征图、第三特征提取分支输出的比例为1/4的特征图和第四特征提取分支最终输出的比例为1的特征图进行逐级图像融合处理，并在图像融合处理过程中以融合后图像对应尺度的真值进行监督训练，完成第二重图像融合处理。通过对四条特征提取分支提取的特征进行融合，使得最终得到的裂纹语义信息更加完整，有助于提高模型对裂纹的预测精度，
在本实施例的步骤S3中，将基于训练集进行的特征提取及融合处理的实现过程对应的卷积神经网络结构作为图像裂纹预测模型，将测试集中的图像输入到图像裂纹预测模型中，输出具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹定位；；最终输出的结果裂纹位置准确，裂纹形状明显且裂纹边缘清晰，对后续的检测维修工作更加有利。
本发明利用卷积神经网络能更好的表达图像数据深度特征的优点，引入级联图像的概念构建多分辨率输入分支、基于级联特征的概念构建双重特征金字塔结构，使用特征融合模块融合多尺度特征图，采用级联真值进行监督学习，解决裂缝分割场景中分割精度低、细节信息缺失的问题。
实施例2：
利用本发明方法进行实际坝面图像的裂纹定位，定位效果如图3所示，从图3中可以看出，在本网络输出的预测中，样本中的裂缝被完整的分割了出来，位置对应，形状清晰，对于裂缝分割细节缺失的问题也得到了有效的提高，分割出来的裂缝边缘明显，细微陡峭处也清晰的完成了识别，裂缝分割细节度高。

Claims (8)

1.一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过无人机采集坝面图像，并对其进行数据处理；
S2、通过具有四条特征提取分支的网络结构，对处理后的数据进行特征提取，输出不同尺度下的具有多层不同语义信息的特征图；
S3、对具有多层不同语义信息的特征图进行图像融合处理，得到具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹缺陷定位。
2.根据权利要求1所述的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：
S11、将无人机采集到的坝面图像切割成512×512的图像，并对其进行筛选，获得包含裂纹的图像；
S12、对筛选出的图像进行像素级标记，得到具有裂纹标签的图像，形成数据集；
S13、在数据集中随机抽取80％作为训练集，剩余20％作为测试集；
S14、扩充训练集中数据的多样性并保持训练集数据规模不变，完成数据处理。
3.根据权利要求2所述的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，其特征在于，所述步骤S2中的网络结构包括第一特征提取分支、第二特征提取分支、第三特征提取分支和第四特征提取分支；
其中，第一特征提取分支和第二特征提取分支用于提取坝面裂纹的深层语义信息，第三特征提取分支用于提取坝面裂纹的浅层语义信息及完善轮廓边缘信息，第四特征提取分支用于通过以高分辨率图像作为输入图像来补充深层及浅层语义信息的细节信息。
4.根据权利要求3所述的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
S21、将训练集中的原始图像进行尺度变换，分别得到原始图像的1/4、1/2、1和2四种比例的图像；
S22、将比例为1/4的图像输入到第一特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/32的特征图；将比例为1/2的图像输入到第二特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/16的特征图；将1比例为1的图像输入到第三特征提取分支，得到输出图像为输入图像1/4的特征图；将比例为2的图像输入到第四特征提取分支，得到输出图像为与原始输入图像尺寸相同的比例为1的特征图，即得到具有多层不同语义信息的特征图。
5.根据权利要求4所述的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，其特征在于，所述第四特征提取分支包括三个子分支，所述第四特征提取分支的三个子分支通过对输入图像进行特征提取及融合得到输出比例为与原始输入图像相同的比例为1的特征图。
6.根据权利要求5所述的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，其特征在于，所述第四特征提取分支的三个子分支进行特征提取及融合的方法具体为：
A1、通过第四特征分支分别对输入图像进行特征提取，得到输出图像为原始图像1/4、1/2和1三种比例的特征图；
A2、对比例为1/4的特征图进行二倍上采样，并将上采样后的图像与比例为1/2特征图进行图像融合，得到新的比例为1/2的特征图；
A3、对新的比例为1/2特征图进行二倍上采样，并将上采样后的图像与比例为1的特征图进行图像融合，得到与原始图像比例一致的特征图，作为第四特征提取分支的输出。
7.根据权利要求4所述的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，其特征在于，所述步骤S3中，对具有多层不同语义信息的特征图进行图像融合处理的方法具体为：
对第一特征提取分支输出的比例为1/32的特征图、第二特征提取分支输出的比例为1/16的特征图、第三特征提取分支输出的比例为1/4的特征图和第四特征提取分支输出的比例为1的特征图进行逐级图像融合处理，并在图像融合处理过程中以融合后图像对应尺度的真值进行监督训练，完成重图像融合处理。
8.根据权利要求7所述的基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，其特征在于，所述步骤S3中，将基于训练集进行的特征提取及融合处理的实现过程对应的卷积神经网络结构作为图像裂纹预测模型，将测试集中的图像输入到图像裂纹预测模型中，输出具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹定位。
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